大腦網(wǎng)絡(luò)的模塊化Latching動(dòng)力模型研究.pdf

1、自然是靈感的源泉。人工智能的發(fā)展史就是不斷向自然智能學(xué)習(xí)的過(guò)程。人們?cè)谔剿鞔竽X認(rèn)知機(jī)制的道路上永不止息。在人類歷史漫長(zhǎng)的進(jìn)化過(guò)程中,大腦皮層經(jīng)歷了加速變厚進(jìn)而層疊、表面積和體積加速增加的過(guò)程。5萬(wàn)年前,人猿揖首話別。從形態(tài)和結(jié)構(gòu)上,人類和其同宗近親并不存在本質(zhì)的差別。但是人類卻具有其它任何物種都不具有的、目前為止自然界出現(xiàn)的最高形式的智能——語(yǔ)言。人類語(yǔ)言能力的優(yōu)勢(shì)在于能從有限的元素構(gòu)造出無(wú)窮的語(yǔ)句。而將其模型化則是對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行深入研究的

2、首要任務(wù)。
　　Latching(鎖連)是SISSA(意大利國(guó)際高等研究生院)的A.Treves根據(jù)語(yǔ)言無(wú)窮遞歸的思想,利用Potts網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造出來(lái)的一種自適應(yīng)迭代動(dòng)力學(xué)模型。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)滿足一定的條件時(shí),Latching能利用有限的模式生成無(wú)窮的模式序列。盡管Latching動(dòng)力很好的解釋了思維、行動(dòng)、語(yǔ)言中存在的策略轉(zhuǎn)移現(xiàn)象,但也面臨著一些最基本的挑戰(zhàn)。比如,Latching動(dòng)力是建立在單個(gè)網(wǎng)絡(luò)上的,而我們熟知的大腦皮層存在很多功能分

3、區(qū)。如何結(jié)合大腦的連接結(jié)構(gòu)去構(gòu)造更加符合大腦皮層的Latching動(dòng)力學(xué)模型呢?本文成功構(gòu)造了模塊化Latching動(dòng)力學(xué)模型,并研究了不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)Latching序列的影響。作為對(duì)模塊化Latching動(dòng)力的支持,本文還研究了聽(tīng)覺(jué)模態(tài)下的功能子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)機(jī)制。具體內(nèi)容包括以下研究?jī)?nèi)容:
　　首先,論文探討了Potts模型的離散狀態(tài)在大腦中的可能存在機(jī)制。通過(guò)對(duì)微柱神經(jīng)元和連接結(jié)構(gòu)的梳理,搭建了微柱的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。并用Iz

4、hikevich神經(jīng)元模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了仿真。仿真的結(jié)果表明,微柱的Potts態(tài)可能源于神經(jīng)元子集的同步放電。
　　其次,在正式開(kāi)始對(duì)Latching動(dòng)力進(jìn)行模塊化擴(kuò)展之前,首先利用開(kāi)源的fMRI數(shù)據(jù)對(duì)聽(tīng)覺(jué)皮層的子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了分析。通過(guò)單步Mean-Shift轉(zhuǎn)移對(duì)fMRI的時(shí)序信號(hào)進(jìn)行聚類分析,發(fā)現(xiàn)在聽(tīng)覺(jué)皮層中,無(wú)論是基本級(jí)的激活區(qū)域,還是比較抽象的高級(jí)激活區(qū)域,功能子網(wǎng)絡(luò)都呈現(xiàn)模塊化無(wú)標(biāo)度分布。
　　本文的核心工作就是利用聽(tīng)

5、覺(jué)皮層功能子網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)對(duì)Latching作模塊化擴(kuò)展。本文率先設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了Potts網(wǎng)絡(luò)中的異聯(lián)想突觸連接公式,將Latching動(dòng)力推廣到模塊化網(wǎng)絡(luò)。并引入突觸傳輸時(shí)延和自適應(yīng)閾值反饋控制使得系統(tǒng)看起來(lái)更加符合大腦中的神經(jīng)傳導(dǎo)機(jī)制。作為引入模塊化Latching動(dòng)力學(xué)模型的載體,分析了大腦網(wǎng)絡(luò)(M-網(wǎng)絡(luò))中Latching轉(zhuǎn)移的特點(diǎn)。
　　隨后,又比較了大腦網(wǎng)絡(luò)和小腦網(wǎng)絡(luò)(K-網(wǎng)絡(luò))中Latching動(dòng)力學(xué)的差異。研究顯示,小腦

6、網(wǎng)絡(luò)中的Latching鏈具有相對(duì)固定的轉(zhuǎn)移路徑,大腦網(wǎng)絡(luò)則更加可變。小腦網(wǎng)絡(luò)中的Latching鏈長(zhǎng)度對(duì)網(wǎng)絡(luò)的重繞概率相對(duì)穩(wěn)定,而大腦網(wǎng)絡(luò)對(duì)重繞概率非常敏感。此外,噪聲連接和反饋連接對(duì)大腦網(wǎng)絡(luò)的影響較小,而小腦網(wǎng)絡(luò)則比較敏感。這些結(jié)論提示網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可能是促成人類智能出現(xiàn)的原因之一。
　　最后,論文還探討功能網(wǎng)絡(luò)切換的可能機(jī)制。當(dāng)刺激出現(xiàn)時(shí)大腦中將存在定向快速Latching動(dòng)力,那么是什么樣的機(jī)制促成了網(wǎng)絡(luò)的快速切換呢?通過(guò)對(duì)聽(tīng)